Green Synthesis of Zinc Oxide Nanoparticles Using Conocarpus lancifolius Extract and Their Antibacterial Activity Against Xanthomonas citri
Notice bibliographique
Résumé
The increasing resistance of pathogenic bacteria to conventional antibiotics poses a serious threat to both human health and agriculture, prompting the search for alternative antimicrobial strategies.This study aimed to investigate the antibacterial potential of zinc oxide nanoparticles (ZnO-NPs) synthesized through a green method.Xanthomonas citri, a bacterial pathogen, was isolated from infected plant leaves collected from Baghdad, Babylon, and Kut in Iraq.Zinc oxide nanoparticles were biologically synthesized using Conocarpus lancifolius leaf extract.The biologically synthesized nanoparticles were characterized using Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), ultraviolet-visible spectroscopy (UV-Vis), and atomic force microscopy (AFM).The antimicrobial activity of the biologically synthesized nanoparticles against Xanthomonas citri was evaluated using the streaking technique.The results of the characterization of the ZnO-NPs revealed an absorption peak at 292 nm and an average particle size of 73.55 nm.Furthermore, the ZnO-NPs demonstrated an 18 mm clear zone against the test bacterial pathogen.At 100 mg/mL, however, the crude C. lancifolius extract had no inhibitory effect, suggesting that the formulation of the nanoparticles greatly increased the antimicrobial activity.These findings highlight the promising role of biologically synthesized ZnO-NPs as an effective alternative approach to combat bacterial resistance, with potential applications in both medical and agricultural fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».